如何在预测阶段打开dropout(标签-keras)

Question

请问在keras中，如何在预测阶段打开dropout，使得一个样本的多次预测结果不同？

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def build_model_3():
    model_3 = Sequential()
    # 前三层，我们想要微调它
    model_3.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='softmax', input_shape=x_train_1[0].shape))
    model_3.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='softmax'))
    model_3.add(GlobalMaxPooling1D())
    #后面层固定
    model_3.add(Dense(1024, activation='softmax',trainable=False))
    model_3.add(Dense(512, activation='softmax',trainable=False))
    model_3.add(Dense(256, activation='softmax',trainable=False))
    model_3.add(Dense(64, activation='softmax',trainable=False))
    model_3.add(Dropout(0.298,trainable=False))
    model_3.add(Dense(1,trainable=False))
    model_3.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=0.005), metrics=['accuracy'])
    model_3.summary()

    return model_3

# 构建模型
model_3=build_model_3()
model_3.load_weights('model_3_weights.h5')

sample=x_test[0]
sample = np.reshape(sample, (1,sample.shape[0], sample.shape[1]))
print(sample)
predict = []
for i in range(10):
    predict_3 = model_3.predict(sample)
    print('222')
    print(predict_3)
    predict.append(predict_3)

如果用predict函数，这10次的预测结果是一样的，怎样才能开启dropout使得他们的预测结果不同。
有人可以解答一下嘛，卡在这好久了

Answer 1

以下内容由CHATGPT及笑面虎共同生成、有用望采纳：

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【您想要解决的问题】：您想要解决的问题是如何在使用Keras构建的模型中，在预测阶段启用dropout层，以便对同一个样本进行多次预测，每次得到不同的结果。

【问题出现原因】：在您的代码中，您设置了dropout层的trainable属性为False，这意味着在训练和预测阶段dropout层都不会被激活。通常，dropout层在训练阶段是启用的，用于正则化模型，防止过拟合，而在预测阶段是禁用的，以获得模型的最佳性能。但是，您希望在预测阶段也启用dropout层，这通常不是一个标准做法。

【问题解决方案】：要在预测阶段启用dropout，您需要创建一个新的模型，其中dropout层是可训练的，并且在预测阶段不使用蒙特卡洛dropout。蒙特卡洛dropout是一种技术，它在预测时通过多次前向传播并计算平均结果来近似dropout的效果。但是，这种方法在Keras中不是直接支持的，因此您需要手动实现。

【提供代码】：以下是一个示例，展示了如何在预测阶段对模型进行多次前向传播以模拟dropout的效果：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense, Dropout
from keras.optimizers import Adam

def build_model():
    model = Sequential()
    model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=x_train_1[0].shape))
    model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
    model.add(GlobalMaxPooling1D())
    model.add(Dense(1024, activation='relu'))
    model.add(Dense(512, activation='relu'))
    model.add(Dense(256, activation='relu'))
    model.add(Dense(64, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.298))  # 移除trainable=False
    model.add(Dense(1))
    model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=0.005), metrics=['accuracy'])
    model.summary()
    return model

# 构建模型并加载权重
model = build_model()
model.load_weights('model_3_weights.h5')

# 准备样本
sample = x_test[0]
sample = np.reshape(sample, (1, sample.shape[0], sample.shape[1]))

# 进行多次预测并计算平均值
predict = []
for i in range(10):
    predict_3 = model.predict(sample)
    predict.append(predict_3)
average_prediction = np.mean(predict, axis=0)

print(average_prediction)

请注意，这段代码只是一个示例，您可能需要根据您的具体需求进行调整。

【代码运行方式】：您需要在具有Keras和TensorFlow环境的Python环境中运行此代码。您可以使用Jupyter Notebook或任何Python IDE。

【代码预期运行结果】：代码将对提供的样本进行10次预测，并将这些预测的结果计算平均值，然后打印出来。

【推荐相关链接】：

• Keras官方文档：https://keras.io/
• Dropout层的Keras文档：https://keras.io/layers/core/#dropout
• 蒙特卡洛dropout的相关论文：https://arxiv.org/abs/1506.02142

请注意，使用dropout进行预测并不是一个常见的做法，因为它可能会降低模型预测的准确性。通常，我们在训练阶段使用dropout，并在预测阶段禁用它以获得最准确的结果。如果您的目的是获得多样化的预测结果，可能需要考虑其他方法，如集成方法或随机森林。